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title: "Analyse descriptive de l'évolution du nombre de cas de varicelle aux USA"
output: html_notebook
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Une petite analyse (toute bidon) de la
série temporelle qui va bien. 

```{r}
## Importation des donnees
url <- "http://www.math.univ-montp2.fr/~ribatet/docs/TimeSeries/varicelle.dat"
data <- scan(url, skip = 1, what = numeric())
```

On va convertir l'objet en série temporelle
```{r}
data <- ts(data, frequency = 12, start = c(1931, 1))
plot(data, xlab = "Annee", ylab = "Nombre de cas de varicelle (USA")
```

On commente ce graphique rapidement. Il semble avoir une tendance à la hausse jusqu'aux années 1955 puis à la baisse. Est ce l'effet d'une sensibilisation de la population suite à une politique sanitaire ???

```{r}
decomp <- stl(data, "periodic")
plot(decomp)
```

Au final, ouppps je me suis trompé c'est plutôt une baisse après 1955 et stable avant. Analysasn

Analysons la saisonalité.
```{r}
spectrum(decomp$time.series[,"remainder"], log = "no")
```

On identifie une belle fréquence annuelle et quelques rebonds harmoniques.

```{r}
monthplot(data)
```

Il y a plus de cas de varicelle en hiver que durant les autres périodes de l'année. Pourquoi ? La question reste ouverte...

Au passage on peut faire une analyse par trimestre, par jour de la semaine
```{r}
library(chron)##pour la fonction quarters
monthplot(data, phase = quarters(data))
```

